Python 运行Adam优化器

我尝试运行AdamOptimizer进行一步训练，但没有成功

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    sess.run(optimizer.minimize(cost), feed_dict={X:X_data, Y: Y_data})

控制台发出一个看起来很难看的错误：

FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value beta1_power
 [[Node: beta1_power/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@W1"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](beta1_power)]]

在代码中，成本是一个定义良好的函数，使用两个参数X、Y（分别输入NN和训练标签）实现conv NN和逻辑损耗函数

关于什么可能是错误的，有什么想法吗？

优化器。最小化（成本）是在图形中创建新的值和变量

调用

sess.run（init）

时，

.minimize

方法创建的变量尚未定义：由此产生错误

您只需在调用

tf.global\u variables\u initializer（）之前声明最小化操作即可。

：

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
minimize = optimizer.minimize(cost)
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    sess.run(minimize, feed_dict={X:X_data, Y: Y_data})